Análise de textura em imagens radiográficas como ferramenta para diferenciação entre o cisto paradentário e folículo dentário

Abstract

Os terceiros molares inferiores impactados podem causar problemas quando não erupcionam completamente, pois mantêm o folículo dental (FD) e/ou restos epiteliais, o que pode levar ao desenvolvimento de patologias, como o cisto paradentário (CP). O surgimento do CP pode estar relacionado à angulação e à profundidade do terceiro molar no tecido ósseo. Para auxiliar no planejamento e tratamento, são utilizadas classificações radiográficas propostas por Winter e Pell & Gregory, que analisam as posições e inclinações do terceiro molar inferior. No entanto, a diferenciação entre o CP e o FD ainda depende de análise histológica. Como alternativa, a técnica de análise de textura (AT) pode ser aplicada para extrair características invisíveis ao olho humano em exames de imagem, baseando-se em parâmetros de textura. Embora a análise histológica seja utilizada para diagnóstico, a AT oferece o potencial de avaliar a região sem a necessidade de intervenção cirúrgica. O objetivo deste estudo foi avaliar a eficácia da AT em radiografias panorâmicas para diferenciar entre FD e CP, além de correlacionar a incidência de folículos e cistos com as posições dos terceiros molares inferiores, classificados segundo Winter e Pell & Gregory. Foi possível identificar que o CP predomina em dentes semi-inclusos na posição vertical de Winter, enquanto o FD é mais frequente na posição distoangular. Em relação a Pell & Gregory, o CP foi mais prevalente na posição A classe II, e o FD na posição B classe II. O coeficiente de correlação de Spearman foi utilizado para avaliar os parâmetros da AT, considerando um nível de significância de 5%. Entre os 11 parâmetros analisados, os resultados de Contraste e Diferença de Variância destacaram a viabilidade da AT para a diferenciação entre CP e FD. A AT mostrou-se uma ferramenta eficaz na distinção entre essas condições em radiografias panorâmicas, evidenciando uma maior uniformidade nas imagens do FD em comparação ao CP. Isso pode favorecer a tomada de decisão do cirurgião-dentista no tratamento e prognóstico do paciente.

Impacted lower third molars can lead to complications when they do not fully erupt, as they retain the dental follicle (DF) and/or epithelial remnants, which may progress to pathologies such as paradental cysts (PC). The development of PC may be associated with the angulation and depth of the third molar within the bone tissue. To aid in treatment planning, radiographic classifications proposed by Winter and Pell & Gregory are used to assess the position and inclination of the lower third molar. However, differentiating between PC and DF still requires histological analysis. Alternatively, texture analysis (TA) techniques can be employed to extract features from imaging exams that are not visible to the human eye, through texture parameters. While histological analysis is the standard for diagnosis, TA mathematics may facilitate evaluation without surgical intervention. This study aimed to evaluate the effectiveness of TA through panoramic radiographs in distinguishing between DF and PC, as well as to correlate the incidence of follicles and cysts with the positions of lower third molars classified according to Winter and Pell & Gregory. It was observed that PC predominantly occurs in semi-erupted teeth in Winter's vertical position, while DF is more frequent in the distoangular position. Regarding Pell & Gregory's classification, PC was most prevalent in position A class II, while DF occurred more frequently in position B class II. Spearman's correlation coefficient was used to evaluate the TA parameters, considering a significance level of 5%. Among the 11 parameters analyzed, the Contrast and Difference Variance results highlighted the viability of TA in differentiating between PC and DF. TA proved to be an effective tool for distinguishing between these conditions in panoramic radiographs, demonstrating greater uniformity in DF images compared to PC. This may support dentists in making more informed decisions regarding patient treatment and prognosis.